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Correction des données météo

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2025-11-27 21:35:05 +01:00
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commit bcf7336315
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@@ -5,7 +5,7 @@ weather:
temperature: 9.1
humidity: 76
pressure: 1005.7
illuminance: 156
illuminance: 19765.2
precipitations: false
wind_speed: 30.6
wind_direction: 227

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@@ -5,7 +5,7 @@ weather:
temperature: 8.9
humidity: 81
pressure: 1028.6
illuminance: 239
illuminance: 30281.3
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wind_speed: 16.3
wind_direction: 239

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@@ -5,7 +5,7 @@ weather:
temperature: 11.2
humidity: 68
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illuminance: 258
illuminance: 32688.600000000002
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wind_speed: 13.2
wind_direction: 215

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@@ -5,7 +5,7 @@ weather:
temperature: 1.1
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pressure: 1015.3
illuminance: 311
illuminance: 39403.700000000004
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wind_speed: 15.2
wind_direction: 248

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@@ -5,7 +5,7 @@ weather:
temperature: 22.5
humidity: 54
pressure: 1017.1
illuminance: 641
illuminance: 81214.7
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wind_speed: 15.8
wind_direction: 102

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@@ -10,11 +10,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 2.414016
wind_direction: 186
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
precipitations: false
source:
- influxdb
---
J'ai longtemps hésité à déterminer comment stocker mes données météo sur le long terme.

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@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 0
wind_direction: 168
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
precipitations: false
source:
- influxdb
---
## Installation de l'environnement de base

View File

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 0
wind_direction: 168
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
precipitations: false
source:
- influxdb
---
Cette étape regroupe l'export initial depuis InfluxDB ainsi que les scripts d'ajustement nécessaires pour obtenir un dataset minuté propre, cestàdire une [série temporelle](https://fr.wikipedia.org/wiki/S%C3%A9rie_temporelle) où chaque minute possède une observation complète pour toutes les variables utiles.

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@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 0
wind_direction: 168
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
precipitations: false
source:
- influxdb
---
On peut désormais tracer nos premiers graphiques simples et bruts à partir du dataset minuté construit au chapitre précédent.

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@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 0
wind_direction: 168
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
precipitations: false
source:
- influxdb
---
Lobjectif de ce chapitre est dexplorer les relations entre variables deux à deux : dabord visuellement (superposition de séries temporelles, comme ci-dessous, et [nuages de points](https://fr.wikipedia.org/wiki/Nuage_de_points), comme dans le chapitre suivant), puis numériquement via des coefficients de [corrélation](<https://fr.wikipedia.org/wiki/Corr%C3%A9lation_(statistiques)>).

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@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 0
wind_direction: 168
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
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source:
- influxdb
---
## Corrélations décalées

View File

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 0
wind_direction: 168
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
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source:
- influxdb
---
À ce stade de l'étude :

View File

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 0
wind_direction: 168
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
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source:
- influxdb
---
## Hexbin colorés

View File

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 0
wind_direction: 168
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
precipitations: false
source:
- influxdb
---
Dans ce chapitre, on quitte le terrain purement descriptif pour tenter quelque chose de plus ambitieux : faire parler la station météo comme un petit modèle de prévision maison.

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@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 0
wind_direction: 168
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
precipitations: false
source:
- influxdb
---
Objectif : passer de la description à la prédiction sur nos données locales, en restant simple et lisible.

View File

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 0
wind_direction: 168
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
precipitations: false
source:
- influxdb
---
Objectif : tester des modèles plus flexibles que les régressions linéaires/logistiques, en restant raisonnables côté ressources. On utilise des forêts aléatoires (_random forest_, voir [forêt aléatoire](https://fr.wikipedia.org/wiki/For%C3%AAt_al%C3%A9atoire)) et du _gradient boosting_ (voir [gradient boosting](https://fr.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting)) sur les mêmes horizons (T+10, T+60, T+360, T+1440) pour température, vent et pluie, afin de voir si cette complexité supplémentaire paie réellement sur nos données locales.

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@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 0
wind_direction: 168
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
precipitations: false
source:
- influxdb
---
Dans les chapitres précédents, on a testé des modèles “fabriqués maison” (linéaires, arbres, forêts, boosting) sur nos données locales.

View File

@@ -9,11 +9,10 @@ weather:
pressure: 1038.60539599258
wind_speed: 0
wind_direction: 168
source:
- influxdb
- open-meteo
illuminance: 0
precipitations: false
source:
- influxdb
---
## Ce que les données racontent